Java8 Stream 系列(二)Stream应当注意的点
上一篇文章写了流的基本知识,大约知道了流是用来处理序列集合的武功秘籍。
集合关注的是数据存储本身,流关注的数据计算和处理。本篇文章来说明一下适用流时应当注意的几点
0x00 流不修改数据源
很多人认为流会直接操作源数据,有意识或者无意识的认为流中对数据的修改,可以在源序列集合中体现,甚至将源对象直接返回给调用处,然后想了半天为什么流操作为什么没有起作用,java8的流太难用了。
下面是一段验证代码
public class StreamTest1 {
@Test
public void testNotChange() {
System.out.println(sourceNotChange());
}
public List<String> sourceNotChange() {
List<String> names = Arrays.asList("zing","wang","zhen","max");
System.out.println("\nthe source data-------------------");
System.out.println(names);
System.out.println("\nthe stream data-------------------");
names.stream().map(i->{i = i+"_2 "; return i;}).forEach(System.out::print);
System.out.println("\n");
return names;
}
}
运行结果
可以看到,如果将names
直接return的话,数据是没有任何修改的。如果想将修改之后的对象返回,需要重新创建对象,代码如下:
public class StreamTest2 {
@Test
public void testNewObj() {
System.out.println(changeToNewObj());
}
public List<String> changeToNewObj() {
List<String> names = Arrays.asList("zing", "wang", "zhen", "max");
System.out.println("\nthe source data-------------------");
System.out.println(names);
System.out.println("\nthe stream data-------------------");
List<String> newNames = names.stream().map(i -> { i = i + "_2 "; return i; }).collect(Collectors.toList());
System.out.println(newNames);
System.out.println("\n");
return newNames;
}
}
运行结果
1x00 Stream对象只能使用一次
文章《Java8 Stream系列(一)从入坑到沉迷》已经验证
这里列出来提醒下,示例代码如下:
Stream<Integer> trans = Stream.of(11, 9, 2);
trans.forEach(i -> System.out.println(i));
trans.reduce(0, Integer::sum);
2x00 流是惰性的
流只有在终止操作(Terminal operation)的时候才会进行计算
看API的朋友应该知道,有些方法返回的是Stream对象,如
IntStream API
有些操作无返回,或者是是非Stream的返回。
IntStream API一般来说,除了初始创建流的,返回流对象的大部分是业务中间操作,业务中间操作(intermediate operations)只会暂是保留,不会执行,只有遇到求值终止操作(terminal operation) 时,才会一起执行。
下面两段代码,展示了流的惰性的。
public class StreamTest3 {
@Test
public void testNewObj() {
IntStream.range(1, 10)
.limit(5)
.filter(i -> i > 0)
.sorted()
.skip(1)
.map(i -> {
System.out.println("正在处理" + i);
return i;
});
}
}
运行结果
public class StreamTest3 {
@Test
public void testNewObj() {
IntStream.range(1, 10)
.limit(5)
.filter(i -> i > 0)
.sorted()
.skip(1)
.map(i -> {
System.out.println("正在处理" + i);
return i;
})
.forEach(i->{});
}
}
运行结果
3x00 无限流
以上代码大部分是基于数组或List,所以都是有限流,下面演示一下无限流
public class StreamTest4 {
@Test
public void infintyStream(){
Stream.iterate(1,i->i++)
.forEach(num->System.out.println(String.valueOf(num)));
}
}
运行结果,停不下来了!!!
无限流会造成程序无限运行,根本听不下来,应该规避无限流,只需要在iterate
之后添加一个 limit()
即可
public class StreamTest5 {
@Test
public void infintyStream(){
Stream.iterate(1,i->i++)
.limit(18)
.forEach(num->System.out.println(String.valueOf(num)));
}
}
陷阱:下面也是一个无限流,请思考一下,为什么明明没有输出了,流却没有停下来
public class StreamTest6 {
@Test
public void infintyStream(){
Stream.iterate(1, i -> (i + 1) % 2)
.distinct()
.limit(10)
.forEach(num -> System.out.println(String.valueOf(num)));
}
}
4x00 流具有短路操作的特性
流具有短路运算的特性,和&&,||一样,当逻辑条件达到操作目标,则流不会继续迭代元素,继续操作, 举个栗子
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class StreamTest2 {
@Test
public void shortCircuitingStream(){
List<String> datas = Arrays.asList("aaa","bb","CCCC","aaa bb CCCC","bb CCCC","bbb");
datas.stream()
.mapToInt(String::length)
.filter(i->i==3)
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
}
}
上图打印的结果是3
我们更改一下方法引用
public class StreamTest2 {
@Test
public void shortCircuitingStream(){
List<String> datas = Arrays.asList("aaa","bb","CCCC","aaa bb CCCC","bb CCCC","bbb");
datas.stream()
.mapToInt(i->{
System.out.println(i);
return i.length();
})
.filter(i->i==3)
.findFirst()
.ifPresent(System.out::println);
}
}
并没有打印其他元素
结果很明显,没有打印其他的元素。也就是说,流的中间操作只是存储对元素的操作,并不会对元素进行迭代。
在终止操作之后,流会以短路的方式,对元素进行计算与修改。
我是分割线 |
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5x00 流的特性:
5x01 本质是函数式的, Stream不存储值
函数式的描述性语言,
如过滤:filter,限制:limit,循环:forEach,遍历:map等,描述地非常清晰;
流也不会对值进行存储,只有在遇到终止操作的时候,才会对数据系列进行一次性操作。上文已经说过中间操作不会对数据进行操作,直到遇到终止操作。
5x02 内部迭代和外部迭代
for和for Each是外部迭代,外部迭代会将序列中的元素一一取出,再对数据进行显式操作。
for循环大家一定不陌生,这里就不代码举例了
流是内部迭代,在java中,除了留,其他的迭代全部是外部迭代。
流表面看似每个操作都会对数据进行一次循环,实际上并不是,流在内部迭代的时候,会尽量优化执行,并不是每次操作都会触发对数据序列的遍历
5x03 Stream针对数据的处理和计算
Stream和Iterator的的共同点是只能使用一次,不同点是:Stream是不存储值的,因为Stream针对数据的处理和计算,所以当流中需要创建存储的对象的时候,应该考虑一下,到底应不应该使用流。因为流不是万能的,也不一定是效率最高的。
by:Zing
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